본 연구에서는 도시표면온도를 추출하기 위하여 다시기 Landsat TM band 6 영상을 이용하여 과학기술부의 4가지 모델 즉 two-point linear model, linear regression model, quadratic regression model, cubic regression model에 대하여 각각 공간분석을 실시하였으며 그 결과를 AWS(automatic weather station) 관측자료와 상관 및 회귀분석 함과 동시에 GIS 공간분석 기법을 이용하여 도시 표면온도의 공간적 분포특성을 규명하였다. Landsat TM band 6으로부터 추출된 표면온도를 기초로 하여 토지피복별 표면온도 분포를 분석한 결과 도시 및 나지 지역이 가장 높은 온도분포대를 형성하고 있었으며, 표면온도와 NDVI간의 상관분석결과 평균 -0.85 정도의 음의 상관성을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 향후 기상환경 특성을 고려한 도시계획수립에 있어 중요한 인자로 작용할 것으로 사료된다.
우리나라는 홍수피해를 평가하기 위한 방법으로 간편법과 개선법을 사용하다가 현재는 2004년도에 개발된 다차원 홍수피해액 산정기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 GIS 자료를 기초로 다차원 홍수피해액 산정기법을 이용한 댐 하류지역의 홍수피해액 평가기법을 제시하였다. 먼저 배수강제알고리듬에 기초한 횡단측선 레이어에 FLDWAV 모델을 이용한 홍수위 자료를 입력한 후 DEM 자료와의 공간연산 처리를 통해 침수심 격자를 생성하였다. 그리고, 수치지형도에서 추출한 건물 레이어와 토지피복도에서 추출한 농경지 자료를 이용하여 지자체별 건물과 농경지 자산가치를 평가하였다. 또한 건축형태별 건축단가, 도시유형별 가정용품 평가액, 농작물 단가정보, 사업체의 유형 및 재고자산 평가액 자료를 건물, 농경지, 침수심 레이어와 연계하여 항목별로 피해액을 산정하였다. 홍수피해액 분석을 통해, 200년 빈도의 홍수피해액이 100년, 50년, 10년 빈도에 비해 각각 1.19배, 1.30배 그리고 1.96배 높게 나타났다.
날로 심각해지고 있는 환경문제에 대응하기 위하여 정부는 1979년 환경영향평가제도(EIA)를 시행하고 있다. 이에 따라 환경오염은 여느 때보다 엄격히 규제되고 있으나 오염현상은 더욱 복잡해져서 그 피해상황도 여러가지 양상을 띄고 있다. 본 연구에서는 환경영향평가의 효율적인 목적달성을 위해, 체계적이고 과학적인 접근방법을 모색해 보고자 하였다. 즉, 지형정보시스템 (GIS)과 원격탐사(RS) 기법을 환경영향평가제도에 적용시키고자 하였으며, 그 대상지역으로서 관광단지 개발이 예정된 전남 화원 지역을 선정하여 여러가지 가정에 입각한 평가를 실시해 보았다. 평가내용으로서는 토공량계산, 토지이용모델작성, 사면방위도제작, 사면안정성평가, 가용부지추출 등이 연구내용에 포함되었다. 결과적으로 대상지역의 현황을 효율적으로 정확히 파악하고, 환경파괴를 최소한으로 하는 개발계획의 수립을 위한 자료를 제공함에 있어 지형정보시스템의 적용은 필수적이라 하겠다.
본 연구에서는 1990$\sim$2005년 사이에 일본전국의 109개의 주요하천유역에서 조사된 어류, 식물, 조류 데이터를 이용하여, 각 생물종의 종수와 기후 및 지형의 환경인자와의 관계를 분석하고 모델링을 수행하였다. 그 결과, 어류, 식물, 조류의 분포는 각각 연평균 기온, 유역면적, 연간 강수량에 의해서 가장 많은 부분이 설명되었다. 또한, 광범위 스케일에서의 환경인자데이터를 이용한 각 생물종에 대한 일반화가법모델을 이용하여 일본전국의 하천유역의 각 생물 종수의 값을 예측하고 그 값을 지도화하였다. 예측값을 지도화하는 것은 관리자가 생물종의 다양성을 확보하기 위해서 보호해야할 지역을 새롭게 설정하거나, 생물다양성 보호지역의 유효성을 평가하는데 활용될 수 있다.
지리 사상과 인간의 활동은 공간적 차원(spatiality)과 시간적 차원(temporality)으로 구분되는데, 공간에서의 지리 사상과 인간 활동의 변화는 시간의 흐름 속에 기록된다. 이를 체계적으로 연구하기 위해서는 공간적 특성과 시간적 특성을 통합적으로 분석하고 표현할 수 있는 방법이 필요하다 이 연구에서는 지가 변동과 같은 지리적 현상의 시 .공간적 차원을 통합적으로 분석할 수 있도록 GIS 기법을 이용하여 시간 지도를 구현하는 것을 목적으로 하여, 안양시의 지가 변동 분석을 사례로 모델을 설계하고 구현하며 지가의 시 .공간적인 통합 분석을 시도하였다. 이를 위하여 이 연구에서는 문헌 연구를 통하여 지가 변동 분석과 Temporal GIS의 연계 가능성에 대해 탐색하였고, 실험적 차원에서 구체적인 지역을 대상으로 시.공간적으로 통합 분석이 가능한 지가 변동 분석 모델을 설계하고 구현하였다. 토지는 공간 자료, 속성 자료, 시간 자료의 변화가 지속적이기 때문에 시간 지도의 필요성이 매우 높은 분야이다. 본 연구에서 구현한 시간 지도를 통해 지가 정보를 비롯한 다양한 지리 사상의 시간 자료. 속성 자료. 공간 자료의 변화과정을 통합적으로 분석할 수 있다.
도로 공사나 토지 공사에서 대규모 절성토 개발 시 설계되는 토량이동계획에서 호수나 습지와 같이 이동불가능한 제척지를 고려해 최적 토량이동 경로 계산 알고리즘을 제안한다. 대규모 절성토 내 토량의 이동계획 수립은 운반단가에 많은 영향을 미치므로 사전에 토량이동계획을 수립해야한다. 선형계획법을 이용한 토량이동 최적화에 대한 연구는 있었으나 이동불가능한 제척지에 대한 영역을 고려한 토량이동 최적화에 대한 연구와 시스템 구현은 없었다. 대부분의 경우는 설계자가 제척지를 고려해 수작업으로 토량이동경로를 조정하고 있다. 본 논문에서 제시한 모델은 먼저 제척지 영역을 평면다각형 위상정보로 변환한 후 $A^*$알고리즘을 이용하여 여러 가시점 경로를 계산한다. 이 경로에 선형계획법을 이용하여 토량이동 최적화를 위한 최소비용 경로를 얻는다. 본 논문에서는 최적 토량이동 설계시스템을 실현함으로써 제시한 모델의 타당성을 입증한다.
수도권의 중요한 상수원인 팔당호 수질에 큰 영향을 주고 있는 경안천 유역의 오염배출량을 저감하기 위하여 많은 인공습지조성이 계획되었으나 이들의 위치선정의 적합성에 대한 분석이 부족한 실정이다. 또한 경안천은 상류에서 중류까지는 주변 농경지의 용수공급을 위해 많은 수중보가 설치되어 물의 흐름이 단절되어있어 수리적 요소에 인공요인으로 작용하고 있으며, 하류로 갈수록 하천이 곡선형태로 흐르고 하폭 또한 넓어져 자체적으로 유기물이 증가하기 좋은 환경을 가지고 있다. 본 연구에서는 유역의 자연적, 인공적 요소를 고려한 물리적 모델을 구축하고 각 오염원특성별 부하량 분석을 통한 속성정보를 반영하였으며 오염저감시설설치 시나리오의 타당성분석을 분석을 수행하였다. 연구과정을 좀더 상세히 살펴보면 첫째, 비점오염원의 주된 경로중 하나인 축산계부하량 저감을 위하여 지형적 인자를 고려한 인공습지조성 적지분석 결과를 HSPF모델에 반영하였다. 둘째, 기존 오염 총량제에서 수행해오던 오염부하량 산정방식을 통해 산정된 양을 유역단위로 재분배 하여 오염원 분포를 반영하였다. 주요 오염부하량인 축산계와 토지계의 오염부하량만을 적용하였으며 일부 오염원 항목들은 생략하거나 하수처리시설을 통해 처리되고 있는 것으로 모의하였다. 셋째, 각 시나리오별 시뮬레이션을 수행하여 경안천 인공습지조성가능성 및 수질개선 효과를 예측하였다. 기존의 점오염원 처리시설만으로는 하천에서의 목표수질을 만족시키는데 한계가 있기 때문에 점오염원 저감시설뿐 아니라 비점오염원 저감시설인 인공습지를 기존의 처리시설에 연계하여 시나리오를 구성하였다. 기존습지시설의 오염저감율은 각 시설들의 평균값을 적용하였으며 처리효율은 BOD, TN, TP 각각 40%, 25%, 12%로 적용하였다. 오염원분포를 고려한 모의결과 현재 인공습지 입지대상지역들 중 좀 더 효율적인 오염저감 효과를 보이는 지역이 분석되었다.
미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.
황해연안 전라북도 군산시 지역의 15년 동안의 4개 시점을 선택하여 육상도시 변화탐지를 목적으로 지표온도와 NDVI를 비교 관찰하고 NDVI최저대-지표온도최고대 상관관계를 분석하였다. 위성영상은 장기간에 걸친 광역지역의 연속모니터링에 효과적이므로 군산시를 촬영한 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 분석대상으로 하였으며 에러보정을 위한 승인된 "gain", "bias" 또는 "offset"의 임계치를 대입하여 TM과 ETM+영상간의 오차를 정량화하고 분류하여 비교 검정하였다. 본 연구는 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 전북 군산시 도시변화탐지에 적용하고 지표온도, 토지피복, 식생 변수를 검증하여 지표온도와 NDVI식생지수와의 R=(+)0.9478의 강한 양의 상관관계를 검출함으로써 제안한 위성영상을 이용한 NDVI최저대-지표온도최고대 상관분석모델이 육상 도시변화탐지에 매우 효과적임을 입증할 수 있다.
본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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